AI智慧医院解决方案病历, 提高医生移动端录入积极性;医学知识智能检索,帮助医生快速、准确、规范地完成诊疗工作 06 面向智慧医疗— AI 语音智能随访 根据医院和科室的随访要求,设计随访问卷与患者进行智能语音交流,收集患者反馈,完成 问卷数据采集,随访、填表、生成数据报告一步到位 另外,患者康复后,智能电话会对患者进行回访,收集患者反馈,汇总患者建议,自动生成 统计图表,辅助医疗质量,得到病人的满意是医院最大的回报,做到医生安心、家人放心10 积分 | 7 页 | 3.03 MB | 5 月前3
中国数智化审计调研报告支持信息,中国内部审计协会联 合北京谷安天下科技有限公司于 2023 年 10 月初开展了针对数智化审计的问卷调查。本次 调查是通过网上渠道自愿报名方式参加,一共收到 191 名受访者(受访机构)的反馈,涉及 金融、制造、教育、医疗卫生、商业服务业等行业。本调研报告就是在本次调查问卷的统计 分析基础上,结合编者多年的行业经验而编写完成的。 希望本研究报告能够及时准确地反映国内数智化审计的现状,为行业主管部门提供宏观 受访者是一般审计人员,他们的参与是从普通从业者的角度,反映了对 调查问题的意见,增加了调查的全面性。 图表.2.受访者职级分布 10 数智化审计调研报告 第三章 本次调研的典型问题分析 通过对调查问卷所反馈结果的分析与汇总,并结合编者在行业中长期实施经验,把本次 调研反映的问题从九个方面进行分析。. ( 一 ) 组织高层领导已开始重视数智化审计 统计数据表明,组织的高级管理层对数智化重视程度已经达到较高的程度,管理层的认20 积分 | 32 页 | 7.70 MB | 1 天前3
保险行业基于DeepSeek AI大模型智能体场景化设计方案(207页 WORD)4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略,系统可处理保险服务中的长周 期、多线程交互场景: - 核保咨询:支持超过 20 轮次对话的病史 追溯,自动生成结构化问卷 - 理赔指导:根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解:通过情绪识别自动切换沟通策 略,投诉场景解决率提升 40% 实时决策支持能力 在核保风控场景中,系统可同步处理客户健康告知、医疗影像报 对接客户数据源(包括健康档案、财务信息、征信记 录等),智能体执行三层风险评估: o 规则预筛:加载保险公司 3000+条核保规则库,例如对 BMI>35 的投保人自动触发高血压相关问询 o 动态问卷:根据初始数据生成个性化问卷,采用渐进式 披露技术减少客户输入负担 o 模型决策:应用 XGBoost 算法(准确率 92.7%)综合评 估风险等级,输出核保结论与费率浮动建议 典型核保决策矩阵示例如下: 业),通过预 训练的保险风控模型实时输出风险评分。例如: o 对高血压病史描述自动提取关键指标(收缩压/舒张压数 值、服药情况) o 识别体检报告中的异常指标并关联潜在疾病风险 2. 动态问卷生成 根据初步风险评估结果,自动生成补充询问清单。例如: o ” ” 当系统检测到投保人提及 甲状腺结节 ,动态推送 B 超 分级、穿刺结果等追问项 o 对高净值客户自动追加资金来源证明要求20 积分 | 216 页 | 1.68 MB | 1 天前3
大数据支撑下的智慧城市公共服务系统建设方案健康干预 云服务平台 个人终端 健康教育 促进激励 移动终端 信息采集 移动互联网 • 健康资讯、专题 • 慢性病知识 • 健康知识 • 健康记录 • 职业病记录 • 主题健康生活方式问卷 • 健康指数测试 • BMI 测试 • 糖尿病发病风险 • 缺血性心脑血管疾病风险 • 冠心病风险 • 心房颤动后中风 • 健康风险评估 • 健康生活方式评估 • 饮食推荐、运动卡路里 • 步行计划、跑步计划20 积分 | 38 页 | 24.79 MB | 4 月前3
DeepSeek智慧政务数字政府AI大模型微调设计方案解他们在使用模型过程中遇到的困难、模型的优点以及改进建 议。访谈内容应涵盖模型的功能性、易用性、响应速度等方面。 2. 问卷调查:设计涵盖模型各项功能的问卷,面向广大政务工作 人员进行发放。问卷应包括开放式问题和封闭式问题,开放式 问题用于收集详细意见和建议,封闭式问题则用于量化用户对 模型的满意度。问卷结果将通过统计分析,形成用户反馈报告。 3. 使用日志分析:收集模型在实际应用中的使用日志,分析用户 为了系统化地整理和分析用户反馈,可以建立如下反馈收集表: 反馈类型 反馈内容 反馈来源 反馈时间 处理进度 功能需求 增加政策法规解读功能 用户访谈 2023-10- 01 进行中 性能问题 模型响应速度较慢 问卷调查 2023-10- 05 已解决 使用体验 界面友好,操作简便 场景测试 2023-10- 10 无需处理 通过以上方法,能够全面、系统地收集用户对模型的反馈信息, 为模型的持续优0 积分 | 167 页 | 464.82 KB | 5 月前3
金融银行业务接入DeepSeek AI大模型智能体建设方案(304页 WORD)应用场景 传统方案痛点 DeepSeek 解决方案优势 实测效果提升 反洗钱监测 规则引擎误报率高达 35% 构建动态交易图谱分析模型 误报率降至 9.2% 财富管理 产品匹配依赖人工问卷 客户画像+市场信号联合推理 AUM 转化率提升 22% 跨境支付 SWIFT 报文解析效率低 下 多语言语义理解与自动填单 处理速度提升 5.8 倍 从技术实现角度看,DeepSeek 输入参数 输出要求 贷款审 批 收入真实性验证 银行流水 PDF/图片、纳税 证明 验证结论(置信度≥95%)+ 关键数据提取结果 财富管 理 客户风险偏好分析 历史交易记录、问卷答案、 人口统计学数据 风险等级(A1-C5)+资产配 置建议清单 反欺诈 监测 交易模式异常检测 实时交易流水、设备指纹、 地理位置 风险评分(0-100)+触发规 则明细 其 时,系统调用以下模板结构: 模块 内容要素 数据来源 概述 客户 AUM 环比增长率 财富管理系统 资产分布 现金类/固收/权益/另类占比 投资组合数据库 风险偏好 保守/平衡/进取型客户比例 KYC 问卷系统 建议策略 基于市场预期的再平衡方案 模型推理结果 生成阶段采用动态填充技术,模型将分析结果转换为符合金融 “ 语义的自然语言。例如, 截至报告期,高净值客户权益类配置占 比达 42%10 积分 | 313 页 | 3.03 MB | 1 天前3
麦肯锡企业架构治理EAM现状诊断(26页)在体制改革的环境下,是否考虑从治理机制上进一步加强调 度与信息两大系统管理间的统筹与整合? • 是否考虑逐步改变目前以三产公司为主的外包策略? 初步意见 22 附录 – IT 架构治理诊断问卷结果 23 EAM 要素评估结果举例 - 架构创建与维护 EAM 要素成熟度平均分 1. 低; 2. 中低; 3. 中高; 4. 高 答卷总数 : 14 资料来源: 调研及访谈科信部、业务部10 积分 | 27 页 | 4.35 MB | 1 天前3
城市公共交通运营引入DeepSeek AI大模型应用方案实时数据, 并与系统生成的预测数据进行对比,验证数据的准确性。 性能测试:模拟高峰时段和异常情况(如交通拥堵、恶劣天气 等),评估系统的响应速度和稳定性。 用户体验评估:通过乘客反馈问卷和司机访谈,了解系统在实 际使用中的表现和用户体验。 测试期间,我们将定期生成测试报告,汇总关键性能指标 (KPI),如下表所示: 指标类别 目标值 实际值 评估结果 系统响应时间 ≤ 2 在复杂环境下的表现。实地测试中,用户的使用体验和反馈将作为 重要的评估依据。 为全面评估用户体验,我们将采用以下指标: 操作效率:用户完成核心功能(如购票、查询)所需的时间。 用户满意度:通过问卷调查和访谈收集用户对应用的整体满意 度评价。 系统稳定性:应用在高峰时段或网络不稳定情况下的表现。 功能实用性:用户对各项功能的实用性和易用性评分。 信息准确性:应用提供的实时信息(如车辆位置、到站时间) 馈模块,允许乘客在使用过程中即时提交意见或建议;在车站、车 厢内设置智能终端设备,提供简化的反馈界面,便于乘客在候车或 乘车时完成反馈;同时,结合电子邮件、短信推送等方式,定期向 用户发送满意度调查问卷,确保覆盖低频使用者和潜在改进点。 为了提升反馈的有效性,对收集到的数据进行分类处理。例 如,将反馈分为服务体验、系统功能、硬件设备、安全性能等类 别,并结合时间、地点、线路等维度进行交叉分析,以识别高频问20 积分 | 197 页 | 668.85 KB | 4 月前3
保险行业理赔业务基于DeepSeek AI大模型应用设计方案(281页 WORD)内完成三重校验: o 保单有效性验证(对接核心系统实时数据) o 责任范围匹配(基于条款知识库) o 材料完整性检查(动态生成补充材料清单) 4. 智能交互优化 当检测到异常数据时,模型驱动动态问卷生成: o ” 对模糊描述自动生成澄清问题(如 请具体说明受伤部 ” 位 ) o 对矛盾信息发起视频客服双录确认 o 高风险案件自动标记并分配人工复核队列 流程实施后数据显示:平均处理时间从传统模式的 体响应策略如 下: 客户交互场景 模型响应策略 技术实现要点 方言语音报案 实时转译并生成标准化工单 语音识别+地域方言库适配 模糊描述损伤情况 引导式提问生成损伤部位示意图 知识图谱+动态问卷生成 材料缺失投诉 自动定位缺失项并提供替代提交方 案 规则引擎+合规性校验 3. 情感化响应机制 通过情绪识别模块(准确率 92.3%)实时监测客户状态,触 发差异化服务策略。当检测到焦虑情绪时,系统将: 些指标的平均得 分通常徘徊在 3.2-3.8 分之间,而引入 AI 后的首期调查应设立+0.5 分的提升目标。 数据采集渠道需实现三线并行: - 线上自动化问卷:在理赔结 案后 24 小时内通过短信/APP 推送嵌入式问卷,回收率需保持在 65% 以上 - 语音情感分析:对客服通话记录进行 NLP 处理,提取负 ” ” “ ” 面情绪关键词出现频率(如 等待太久 、 流程复杂20 积分 | 295 页 | 1.87 MB | 1 天前3
智慧医疗数字化场景DeepSeek AI大模型智算一体机设计方案(140页 WORD)立用户社区或论坛,促进用户之间的经验分享与技术探讨,形成良 性的互动生态。 以下为培训与支持体系的关键指标: 指标项 目标值 备注 培训覆盖率 100% 所有用户均需参与培训 培训满意度 ≥95% 通过用户调查问卷评估 技术支持响应时间 ≤30 分钟(紧急问题),≤4 小 时(一般问题) 根据问题级别分级响应 问题解决率 ≥90% 首次接触解决率 用户反馈收集频率 每季度一次 定期收集并分析用户反馈 户的使用频率、购买偏好和反馈,定制化推荐相关产品和服务。例 如,对于频繁使用智算一体机的医院,可以提供定期的维护检查和 升级服务,确保设备的最佳性能。 定期进行客户满意度调查也是不可忽视的一环。通过问卷调 查、电话访谈或面对面交流,收集客户对产品和服务的真实反馈。 针对反馈中提出的问题,制定改进措施并迅速实施,以展现公司对 客户意见的重视和响应速度。 此外,建立客户忠诚度计划可以有效增强客户粘性。通过积分 生、技术人员及病患的深入沟通,我们能够全面了解产品在实际应 用中的表现,并识别出需要改进的关键点。首先,定期组织用户反 馈会议,邀请不同层级的用户参与,包括临床医生、放射科专 家、IT 管理人员等,确保反馈的全面性和代表性。通过问卷调查、 访谈及现场观察等方式,收集用户对产品性能、界面设计、数据处 理能力、易用性等方面的意见。 在需求分析阶段,我们将用户反馈进行分类整理,根据紧急程 度和影响范围,确定优先级。例如,用户普遍反映的操作界面复杂40 积分 | 149 页 | 475.88 KB | 4 月前3
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